作者:桂。 時間:2017-03-20 06:20:54 鏈接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6584555.html 前言 本文是曲線擬合與分布擬合系列的一部分,主要總結混合高斯模型(Gaussian Mixture Model ...
一 高斯混合模型定義 高斯混合模型具有如下概率分布形式: P y theta sum limits k K alpha k phi y theta k . 其中, alpha 是系數, alpha k geqslant , sum limits k K alpha k phi y theta k 是高斯分布, theta k mu k, sigma k , phi y theta k frac s ...
2019-02-21 11:19 0 827 推薦指數:
作者:桂。 時間:2017-03-20 06:20:54 鏈接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6584555.html 前言 本文是曲線擬合與分布擬合系列的一部分,主要總結混合高斯模型(Gaussian Mixture Model ...
1. EM算法-數學基礎 2. EM算法-原理詳解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-高斯混合模型GMM詳細代碼實現 5. EM算法-高斯混合模型GMM+Lasso 1. 前言 EM的前3篇博文分別從數學基礎、EM通用算法原理、EM的高斯混合模型的角度介紹了EM算法 ...
據上次博客已經2周多了,一直沒寫,慚愧。 一、高斯模型簡介 首先介紹一下單高斯模型(GSM)和高斯混合模型(GMM)的大概思想。 1.單高斯模型 如題,就是單個高斯分布模型or正態分布模型。想必大家都知道正態分布,這一分布反映了自然界普遍存在的有關變量 ...
本文就高斯混合模型(GMM,Gaussian Mixture Model)參數如何確立這個問題,詳細講解期望最大化(EM,Expectation Maximization)算法的實施過程。 單高斯分布模型GSM 多維變量X服從高斯分布時,它的概率密度函數PDF為: x是維度為d的列向量 ...
文章目錄 1. 1. 高斯模型簡介 1.1. 1.1. 單高斯模型 1.2. 1.2. 高斯混合模型 1.3. 1.3. 高斯混合模型與K-means異同 ...
高斯混合模型 高斯混合模型回顧 根據EM的定義,我們重新回顧一下高斯混合中的ϕ,µ和Σ參數擬合。為了簡單起見,這里我們在M-步中僅更新φ,µj,而把Σj的更新留給大家自己推導。 E-步是很容易的,根據上面的推導,我們計算: w(i)j = Qi(z(i)= j ) = P(z(i ...
混合高斯模型簡介 混合高斯模型基於多變量正 態分布。 類gmdistribution通過使用EM算法來擬合數據,它基於各觀測量計算各成分密度的后驗概率。 高斯混合模型常用於聚類,通過選擇成分最大化后驗概率來完成聚類。 與k-means聚類相似,高斯 ...
使用單高斯模型來建模有一些限制,例如,它一定只有一個眾數,它一定對稱的。舉個例子,如果我們對下面的分布建立單高斯模型,會得到顯然相差很多的模型: 於是,我們引入混合高斯模型(Gaussian Mixture Model,GMM)。高斯混合模型就是多個單高斯模型的和。它的表達能力十分強 ...